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钱柜娱乐阳新县车牌识别停车场系统量大从优

  车辆 牌照的自动识别主要是基于图像分割和图像识别理论,对含有车辆号牌的图像进行分析处理,从而确定牌照在图像中的位置,并进一步提取和识别出文本字符。识别的具体步骤分为车牌定位、车牌提取、字符识别。在自然环境中,相机首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索,找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区,然后对这些侯选区域做进一步分析、评判,最后选定一个***的区域作为牌照区域,并将其从图象中分割出来。完成牌照区域的定位后,再将牌照区域分割成单个字符,然后进行识别,车牌识别算法采用基于模板匹配算法,首先将分割后的字符二值化,并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小,然后与所有的模板进行匹配,最后选***匹配作为结果,通过这种多次比对的方式极大了提高了车牌识别的准确率。也将与银行结算系统挂钩,进一步可能要与银联有相关联系,其中可能包含的手续费物业单位是否能接受也将是协商的重要间题。初始化过程为什么不交由用户自己做呢?这是因为:1)、如果由用户自己初始化,就不能防范用户内部人员。因为用户在使用一卡通系统时,若有员工用社会上买来的卡随意初始化,便可随意发行成住户才能使用的住户卡,甚至可随意给卡消费,这不仅将造成严重后果,也将导致一卡通系统的安全出现使用机制上的严重漏洞。2)、另外,若用户买到劣质出厂卡自己初始化,而在系统上不能使用,则会使系统使用性能不良或瘫痪,这将造成不清。3)、初始化过程在厂家执行,主要是IC卡安全密钥认证机制的基本需要,也是IC卡系统集成商的行规。

  车牌自动识别影响因素那么影响车牌识别结果的因素有哪些呢?1、图像对识别的影响只有在图像聚焦清晰的情况下,识别结果才能达到比较满意的效果。当图像中的车牌大小为150X40点阵时,字符不易粘连,利于切分,且切分后的字符特征较明显,利于识别。2、车速对图像的影响我国采用的PAL制视频标准规定为每秒25帧图像(每帧图像之间的间隔为40毫秒)。假若摄像机镜头的景深(图像清晰范围)为1.0米。对于90公里/小时(0.001*3600/0.04=90)的车速,摄像机只能采集到1帧的清晰图片。为了得到更多的清晰图像,应设法增加景深,具体办法是加大镜头,减小CCD摄像机的尽寸。3、触发装置对图像的影响在Windows多任务系统中,任务的切换时间极不稳定,经过实测,这一时间从0到几百毫秒不等,当系统CPU占用率高时,任务的切换时间很长。而视频应用系统的CPU占用率都比较高。触发装置实际上是使用任务查询方式检测I/O端口的状态,当达到设定的条件时,捕捉图像。由于I/O端口状态的变化到检测有一定的延迟,使得捕捉的图像可能不是最清晰的,当车速较高时,这种情况更加明显。4、车型对图像的影响不管是使用地感线圈还是红外触发,车型的影响都是显而易见的,大车与小车的触发位置即使在低速的情况下也可能超过0.5米,当超过1米时,捕捉的图像可能不是最清晰的。5、识别速度为什么要快?在城市道路以及国道上,车速一般为0至80公里/小时,实际的车辆缉查应用系统,应达到这一车速水平,而不应限制车速。在80公里/小时的车速下,摄像机只有一帧清晰的图像,要准确地捕捉到这一帧图像的唯 一方法,就是对图像进行逐帧捕捉和识别,这就要求捕捉和识别的时间不得多于40毫秒,为了保证Windows系统的正常运行,这一时间不得不缩短为20毫秒以下。随着车牌识别系统算法的不断改进及突破,并结合了当今世界在人工智能高科技领域方面的成果,车牌自动识别系统不仅在小区智能停车管理系统中得到了广泛使用,而且还拓展到了停车场系统等生活中很多领域,除了在小区停车场收费系统以外,就在你的身边,你会发现:未来已来,停车场收费系统及小区出入口车牌识别系统技术的应用,主要用于记录车辆的牌照号码、车牌颜色、出入时间,实现车辆的自动管理,钱柜娱乐,以便节省人力、提高效率;例如应用于智能小区可以自动判别驶入车辆是否属于本小区,对非内部车辆实现自动计时收费。在一些单位这种应用还可以同车辆调度系统相结合,自动、客观地记录本单位车辆的出车情况。智能停车场系统及小区出入口管理,单靠人工去记来往车辆的车牌号码和停靠时间是非常困难的。

  目前,由于车牌识别系统使车辆能够进出停车场,他们可以不用停车卡进出,加快车辆通过速度,节省卡管理工作,减少管理人员的费用,所以它广泛应用于各大城市。在停车场。但是,由于用户对产品的不熟悉,车牌识别系统无法很好地发挥其作用。为了更好地使用公司的产品,技术人员提出以下问题。故障现象:摄像机网络无法到达,原因:网线连接正确。检查网口和交换机指示灯是否正常。设备的IP地址与计算机的IP地址位于同一网段。故障排除方法:更换网线,故障现象:在线监控识别,故障原因:摄像机到主板485AB线是错误的;摄像机输出端口选择错误;摄像机输出波特率选择错误。故障现象:车牌识别摄像头模糊,故障排除方法:调整IE侧屏幕的清晰度。您可以单击并单击以在调整时进行调整。故障排除方法:车牌成像必须尽可能水平;如果遇到T形交叉口,请安装两个摄像头;调整变焦。调整到适当的车牌尺寸。

  车牌自动识别系统应用特点1、强大的ISP处理能力车牌自动识别系统的识别率与牌照质量和拍摄的图像质量有非常密切的关系,不但牌照本身的生锈、污损、油漆剥落、字体褪色等各种因素会大大影响车牌识别的准确性,而且拍摄的环境是否理想也会给车牌识别带来很大的影响。智能交通摄像机内置了强大的ISP处理功能,可提供视频稳定、面部检测、噪声过滤、自动白平衡、自动曝 光以及伽马校正、边缘增强等功能,将图像质量和效果提升到一个新的层次,不但改善了用户实际观感,更为智能化应用如车牌识别等提供了很好的运算分析基础,充分保证了较高的车牌识别的准确率。2、对光照气候背景良好的适应性很多车牌识别系统在阴天时识别率较高,晴天时反而下降甚至无法识别。直射光情况下,拍摄方向与阳光照射方向相同,拍摄到的车牌区域很亮导致字符笔划较粗、相互粘连,而且我国的车牌都采用反光漆,严重时会出现镜面反射,无法看清车牌号码。另外,车体表面的反光产生的亮线、光晕也会对识别造成影响。牌照识别多数用于识别运动中的车辆,车牌区域在整个图像中是不固定的,普通摄像机无法根据车牌区域进行调节。夜间环境下车辆开启车灯,普通摄像机受大灯的影响减弱曝 光强度造成图像车牌区域很暗,无法看清号码,车大灯的光线还可能形成大面积光晕遮挡牌照区域。结语车牌自动识别系统经过多年的发展,已是一项较为成熟的技术。传统的车牌识别系统基于模拟标清图像来进行检测和识别,由于标清图像分辨率低,层次感不强且视场较小等原因,导致车牌识别不能达到理想的效果,往往为了达到车牌识别率而需要牺牲车辆全景,因此需要通过两台摄像机配合来完成车牌的特 写和车辆全景的记录,系统复杂度较高。相信在未来几年,随着各地高清智能交通系统的不断应用建设,车牌自动识别技术会逐步向高清化、集成化、智能化发展,在各个应用系统中,将会不断发挥其越来越重要的作用。

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